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Diese Arbeit untersucht die Erfolgsfaktoren für die KI-Implementierung in KMUs der ländlich-industriell geprägten Region Schwarzwald-Baar-Heuberg (SBH). Trotz hohem Innovationspotenzial und Herausforderungen wie Fachkräftemangel nutzen KMUs KI-Chancen zur Effizienzsteigerung und Automatisierung nur zögerlich. Die zentrale Leitfrage lautet:
„Welche Erfolgsdeterminanten und deren Wechselwirkungen sind für die KI-Implementation in KMUs ländlicher Räume maßgeblich und wie lassen sich diese am Beispiel der Region Schwarzwald-Baar-Heuberg empirisch validieren?“
Basierend auf Literaturanalyse wurde das TOE-Framework um die regionale Dimension zum TOER-Framework (Technologie, Organisation, Wirtschaft, Region) erweitert. Ein Mixed-Methods-Ansatz kombinierte eine quantitative Umfrage mit qualitativen Interviews. Die geringe Stichprobengröße (trotz umfangreicher Bewerbung durch die IHK) schränkt die Repräsentativität stark ein; die Ergebnisse sind explorativ. Die niedrige Teilnahme deutet selbst auf Hürden hin (z.B. „KI-Müdigkeit“, Unsicherheit).
Wichtigste Ergebnisse (TOER):
• T: IT-Basis oft vorhanden, aber KI-spezifische Lücken (Datenmanagement, Hardware). Bedarf an passgenauen, sicheren, nutzerfreundlichen Lösungen; Kosten und Unsicherheit hemmen. Generative KI am populärsten.
• O: Führung oft unterstützend, aber Mitarbeiterakzeptanz, Kompetenzen und Change-Management sind Hauptbarrieren. Strategieanpassung langsam.
• E: Fokus auf Effizienz, kurze Amortisation (1-2 Jahre) erwartet, dennoch Investitionszurückhaltung. Systematische Erfolgsmessung fehlt meist.
• R: Fachkräftemangel kritischstes regionales Hemmnis. Unterstützungsangebote oft
unbekannt/unpassend. Netzwerke wichtig (v.a. für größere KMUs), aber wenig genutzt. Hoher Bedarf an Best Practices, individueller Beratung und Förderung. Hohe Kosten für externe Expertise als Hürde wahrgenommen.
Die Faktoren interagieren; Führung und regionale Netzwerke sind zentral, aber oft ungenutzt. Grundlegende Erfolgsfaktoren (Netzwerke, maßgeschneiderte Unterstützung, Führung) sind tendenziell auf andere Regionen übertragbar, erfordern ggf. regionale Anpassungen.
Zentrale Handlungsempfehlung:
Zur Überwindung der Hürden (v.a. Mangel an vertrauenswürdiger Expertise) wird die Initiierung eines regionalen „AI-ExpertHub SBH“ vorgeschlagen. Als Verbundprojekt (IHK, Hochschulen, Unternehmen) soll er Wissen bündeln, Unterstützung bieten, Qualität sichern, Best Practices fördern und Akteure vernetzen, um die KI-Adaption zu beschleunigen.
Endress+Hauser Liquid Analysis ist ein erfolgreiches Entwicklungsunternehmen im Bereich der Flüssigkeitsanalyse für Prozesse und Labore. Mit voranschreitender Digitalisierung soll auch das Produktportfolio weiter digitalisiert werden. Ziel dieser Arbeit ist es den Entwicklungsprozess von Endress+Hauser Liquid Analysis auf die Eignung zur Entwicklung digitaler Produkte zu untersuchen. Zur Beantwortung der Fragestellung werden sowohl Literatur als auch mehrere Experten aus dem Fachgebiet zur Rate gezogen. In der Auswertung wird der aktuelle Prozess bewertet und ein geeignetes Prozessmodell für das Unternehmen dargestellt. Das empfohlene Modell wird exemplarisch anhand eines Beispielprojekts aufgezeigt. In einem abschließenden Fazit werden Ergebnisse und Erkenntnisse zusammengetragen.
Digitales Engineering wird zunehmend wichtiger in unserer digitalen Welt. Auch die Hochschule und im speziellen der Bildungscampus Gengenbach hat den Anspruch, sich stets weiterzuentwickeln und den Studierenden die fortschreitende Technik greifbar und praxisnah zu vermitteln. Das digitale Engineering bietet dazu Möglichkeiten, neue studentische Lehrkonzepte zu entwickeln und umzusetzen, die beispielsweise aus neuartiger Software besteht. Durch den demografischen Wandel und den zunehmenden Kostendruck sind immer mehr Industrieunternehmen gezwungen, ihre Prozesse zu digitalisieren und neuste Software im Bereich Engineering einzusetzen. Deswegen müssen die zukünftigen Studierenden auf die neue Rolle optimal vorbereitet werden.
Die Herausforderung ist dabei, eine geeignete Software zu finden und zu analysieren. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich diese Arbeit zuerst mit einer Softwareanalyse. Zunächst gilt es, nach einer Einarbeitungsphase in die verschiedensten Engineering Softwaretools One Pager mit den wichtigsten Informationen zu erstellen. Danach wird eine Nutzwertanalyse durchgeführt, um zu definieren, welche Software den Ansprüchen gerecht wird.
Danach wird eine Planung und Auslegung eines Kollaborativen Engineering Laborkonzeptes durchgeführt. Dabei wird unterschieden in eine Planung auf einer grünen Wiese, das bedeutet es gibt keine Flächenbegrenzung und als weitere Variante mit der Planung auf der Fläche des derzeitigen Virtual Engineering Labors im Bildungscampus Gengenbach.
Anschließend wird ein Lehrkonzept für das neue Labor und entsprechenden Engineering Tools erarbeitet. Dabei geht es hauptsächlich um die Machbarkeit und der Definition der möglichen Potenziale und Umsetzung der Kollaboration.
Gesetzliche Auflagen, Kundenanforderungen sowie das Risiko von finanziellen Folgen und Imageschäden durch Rückrufaktionen zwingen die Automobilhersteller und ihre Lieferanten eine lückenlose Rückverfolgbarkeit der Produkte zu gewährleisten.
Darüber hinaus ist es nicht möglich, die Qualität von Klebverbindungen zu überprüfen, ohne dabei die Bauteile zu zerstören. Daher ist es bei Klebverbindungen mit hohen Sicherheitsanforderungen umso wichtiger, eine lückenlose Nachweisführung und Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Ziel dieser Masterthesis ist es, ein Konzept zu erstellen, welches die Rückverfolgbarkeit von Klebverbindungen mit hohen Sicherheitsanforderungen sicherstellt. Dieses Konzept berücksichtigt die Norm DIN 2304-1, in welcher Qualitätsanforderungen an Klebprozesse definiert sind.
Die Ausarbeitung des Rückverfolgbarkeitskonzepts basiert neben den Anforderungen der DIN 2304-1 auf den gesetzlichen Vorgaben und den Kundenanforderungen. Darüber hinaus werden zunächst die Methodik und die technischen Lösungen des Unternehmens dargestellt.
Das im Rahmen dieser Masterthesis entwickelte Konzept beinhaltet sowohl eine Beschreibung zur technischen Umsetzung der Anforderungen als auch die Definition der für die Nachweisführung relevanten Daten.